Academic Knowledge-APIAcademic Knowledge API

Willkommen bei der Academic Knowledge-API.Welcome to the Academic Knowledge API. Mit diesem Dienst können Sie Benutzerabfragen für akademische Inhalte interpretieren und umfassende Informationen aus Microsoft Academic Graph (MAG) abrufen.With this service, you will be able to interpret user queries for academic intent and retrieve rich information from the Microsoft Academic Graph (MAG). Bei der MAG-Wissensdatenbank handelt es sich um einen webbasierten heterogenen Entitätsgraph mit Entitäten zur Modellierung akademischer Aktivitäten: Forschungsbereich, Autor, Einrichtung, Dokument, Ort und Ereignis.The MAG knowledge base is a web-scale heterogeneous entity graph comprised of entities that model scholarly activities: field of study, author, institution, paper, venue, and event.

Die MAG-Daten stammen aus dem Bing-Webindex sowie aus einer internen Wissensdatenbank von Bing.The MAG data is mined from the Bing web index as well as an in-house knowledge base from Bing. Dank der kontinuierlichen Bing-Indizierung enthält diese API immer aktuelle Informationen aus dem Web, die von Bing ermittelt und indiziert wurden.As a result of on-going Bing indexing, this API will contain fresh information from the Web following discovery and indexing by Bing. Auf der Grundlage dieses Datasets ermöglichen Academic Knowledge-APIs einen wissensbasierten, interaktiven Dialog, der die reaktive Suche nahtlos mit proaktiven Vorschlägen, umfangreichen Graphsuchergebnissen für Forschungsarbeiten sowie mit Histogrammverteilungen der Attributwerte für eine Gruppe von Dokumenten und den dazugehörigen Entitäten kombiniert.Based on this dataset, the Academic Knowledge APIs enables a knowledge-driven, interactive dialog that seamlessly combines reactive search with proactive suggestion experiences, rich research paper graph search results, and histogram distributions of the attribute values for a set of papers and related entities.

Weitere Informationen zu Microsoft Academic Graph finden Sie unter https://aka.ms/academicgraph.For more information on the Microsoft Academic Graph, see https://aka.ms/academicgraph.

Die Academic Knowledge-API wurde von Cognitive Services Preview in Cognitive Services Labs verschoben.The Academic Knowledge API has moved from Cognitive Services Preview to Cognitive Services Labs. Die neue Homepage für das Projekt finden Sie hier: https://labs.cognitive.microsoft.com/en-us/project-academic-knowledge.The new homepage for the project is: https://labs.cognitive.microsoft.com/en-us/project-academic-knowledge. Ihr vorhandener API-Schlüssel kann noch bis zum 24. Mai 2018 verwendet werden.Your existing API key will continue working until May 24th, 2018. Danach muss ein neuer API-Schlüssel generiert werden.After this date, please generate a new API key. Die kostenpflichtige Vorschau ist nach Ablauf Ihres vorhandenen Schlüssels nicht mehr verfügbar.Please note that paid preview will no longer be available once your existing key expires. Sollte die kostenlose Version der API für Ihre Zwecke nicht ausreichend sein, wenden Sie sich an unser Team.Please contact our team if the free tier of the API is not sufficient for your purposes.

FeaturesFeatures

Die Academic Knowledge-API umfasst vier zusammengehörige REST-Endpunkte:The Academic Knowledge API consists of four related REST endpoints:

  1. interpret: Interpretiert die Zeichenfolge einer Benutzerabfrage in natürlicher Sprache.interpret – Interprets a natural language user query string. Gibt mit Anmerkungen versehene Interpretationen zurück, mit denen sich die Benutzereingabe im Suchfeld vorhersagen und automatisch vervollständigen lässt.Returns annotated interpretations to enable rich search-box auto-completion experiences that anticipate what the user is typing.
  2. evaluate: Wertet einen Abfrageausdruck aus und gibt Academic Knowledge-Entitäten als Ergebnis zurück.evaluate – Evaluates a query expression and returns Academic Knowledge entity results.
  3. calchistogram: Berechnet ein Histogramm der Verteilung von Attributwerten für die akademischen Entitäten, die von einem Abfrageausdruck zurückgegeben werden (etwa die Verteilung von Zitaten nach Jahr für einen bestimmten Autor).calchistogram – Calculates a histogram of the distribution of attribute values for the academic entities returned by a query expression, such as the distribution of citations by year for a given author.

Gemeinsam bieten diese API-Methoden umfangreiche semantische Suchfunktionen.Used together, these API methods allow you to create a rich semantic search experience. Nach Angabe einer Benutzerabfragezeichenfolge liefert die Methode interpret eine mit Anmerkungen versehene Version der Abfrage sowie einen strukturierten Abfrageausdruck und vervollständigt optional die Benutzerabfrage auf der Grundlage der Semantik der zugrunde liegenden akademischen Daten.Given a user query string, the interpret method provides you with an annotated version of the query and a structured query expression, while optionally completing the user’s query based on the semantics of the underlying academic data. Wenn ein Benutzer also beispielsweise die Zeichenfolge latent s eingibt, kann die Methode interpret eine Reihe von nach Rangfolge sortierten Interpretationen bereitstellen und dem Benutzer Suchvorschläge für den Forschungsbereich latent semantic analysis, für das Dokument latent structure analysis oder für andere Entitätsausdrücke anzeigen, die mit latent s beginnen.For example, if a user types the string latent s, the interpret method can provide a set of ranked interpretations, suggesting that the user might be searching for the field of study latent semantic analysis, the paper latent structure analysis, or other entity expressions starting with latent s. Auf der Grundlage dieser Informationen gelangt der Benutzer schnell zu den gewünschten Suchergebnissen.This information can be used to quickly guide the user to the desired search results.

Mit der Methode evaluate kann ein Satz übereinstimmender Dokumententitäten aus der akademischen Wissensdatenbank abgerufen werden, und die Methode calchistogram ermöglicht die Berechnung der Verteilung von Attributwerten für einen Satz von Dokumententitäten, die zur weiteren Filterung der Suchergebnisse genutzt werden können.The evaluate method can be used to retrieve a set of matching paper entities from the academic knowledge base, and the calchistogram method can be used to calculate the distribution of attribute values for a set of paper entities which can be used to further filter the search results.

Erste SchritteGetting Started

Eine ausführliche Dokumentation finden Sie in den Unterthemen auf der linken Seite.Please see the subtopics at the left for detailed documentation. Zur besseren Lesbarkeit der Beispiele enthalten die REST-API-Aufrufe Zeichen (etwa Leerzeichen), die nicht im URL-Format codiert wurden.Note that to improve the readability of the examples, the REST API calls contain characters (such as spaces) that have not been URL-encoded. In Ihrem Code muss allerdings die korrekte URL-Codierung verwendet werden.Your code will need to apply the appropriate URL-encodings.